基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108665435A(43)申请公布日2018.10.16(21)申请号201810015843.7(22)申请日2018.01.08(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号(72)发明人秦翰林王婉婷程文雄延翔王春妹梁瑛杨硕闻彭昕胡壮壮(74)专利代理机构深圳市合道英联专利事务所(普通合伙)44309代理人廉红果侯峰(51)Int.Cl.G06T5/50(2006.01)权利要求书4页说明书12页附图4页(54)发明名称基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法(57)摘要本发明公开了一种基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法，分别对多谱段的红外图像进行局部Patch预处理获得预处理后的图像，根据拓扑微分方法对所述预处理后的图像进行强起伏边缘的抑制获得最优扩散系数，根据获得的最优扩散系数与梯度均值滤波相结合分别对单波段图像进行背景抑制，获得若干个单波段杂波抑制后的目标图像；根据尺度区域能量理论模型对所述获得的若干个单波段杂波抑制后的目标图像进行融合，得到多谱段融合的背景抑制结果图像；对所述多谱段融合的背景抑制结果图像进行图切策略优化，消除融合后图像的局部轮廓效应，最终获得背景抑制后的图像。本发明能有效地抑制红外图像中所包含的高灰度级、起伏剧烈的红外背景，并能够突出目标信息。CN108665435ACN108665435A权利要求书1/4页1.一种基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法，其特征在于，该方法为：首先，分别对多谱段的红外图像进行局部Patch预处理获得预处理后的图像，其次，根据拓扑微分方法对所述预处理后的图像进行强起伏边缘的抑制获得非线性扩散的最优扩散系数，根据获得的最优扩散系数与梯度均值滤波相结合分别对单波段图像进行背景抑制获得若干个单波段杂波抑制后的目标图像；然后，根据尺度区域能量理论模型对所述若干个单波段杂波抑制后的目标图像进行融合获得多谱段融合的背景抑制结果图像；最后，对所述多谱段融合的背景抑制结果图像进行图切策略优化，消除融合后图像的局部轮廓效应，最终获得背景抑制后的图像。2.根据权利要求1所述的基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法，其特征在于，所述分别对多谱段的红外图像进行局部Patch预处理获得局部预处理像素区域，具体为：采用4-邻域算子求取多谱段的红外图像中局部极值点；预处理算法利用式(1)进行表示：其中，u表示一个大小为M×N的图像，下标s表示图像u中的某一个像素，us则表示像素s的灰度值，集合ns＝{w,e,n,d}表示像素s相邻的四个像素，则表示经过局部预处理后像素s的灰度值。3.根据权利要求1或2所述的基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法，其特征在于，所述根据拓扑微分方法对所述预处理后的图像进行强起伏边缘的抑制获得非线性扩散的最优扩散系数，具体通过以下步骤实现：步骤101：根据所述预处理后的图像的代价泛函表达式及图像在相邻像素方向上的梯度值获得像素扩散系数ks的所有组合；所述所述预处理后的图像的代价泛函表达式具体表达式为式(2)：其中，u是一个大小为M×N图像，下标t≥1表示迭代的次数，表示原始图像在像素s的灰度值，ks,p是像素s在相邻像素p方向上的扩散系数，集合ns＝{w,e,n,d}表示像素s相邻的四个像素，表示像素p与像素s在迭代次数为t时的梯度值，所述预处理后的图像在相邻像素方向上的梯度值具体表达式为式(3)：公式(3)中的利用式(4)进行求解：其中，ks＝{ks,w,ks,e,ks,n,ks,d}表示像素s在四个相邻像素方向上的扩散系数，λ＝Δt表示设定的时间步长；若像素s与像素p之间的扩散系数ks,p＝0，表示在像素s和像素p之间引入了一个间断带s,ps(没有扩散发生在这个边)，设每个像素的扩散系数k∈{0,k0}，扩散系数k所有可能集合2CN108665435A权利要求书2/4页可由公式(5)表示；ss,ws,es,ns,ds,pl(s):＝{k＝(k,k,k,k)；k∈{0,k0},p＝{w,e,n,d}}(5)则ks通过15种组合表示像素s扩散系数的15种不同选择；步骤102：确定图像中所有像素的扩散系数，对每个像素找到其最优扩散系数ks；对ks进行扰动，设为扰动前的扩散系数，用表示引入扰动后的扩散系数，则引入扰动后的代价泛函用公式(6)表示：s其中，DT(s,kε)表示引入扰动后代价泛函的总变差，要极小化代价泛函，便是求解DT(s,skε)的最小值；引入扰动后的扩散系数属于以上的15种组合，则代价泛函转化为公式(7)：其中和由公式(4)求得，表示引入扰动后在迭代次数为t时像素p与像素s的梯度值；由(6)式和